基于磁流变阻尼器的滚珠丝杠进给系统主动抑振研究

针对滚珠丝杠进给系统轴向振动影响工件的加工质量和精度保持性的问题,将磁流变阻尼器应用于机床滚珠丝杠进给系统轴向抑振。设计磁流变阻尼器,进行磁流变阻尼器阻尼特性试验,采用最小二乘法和BP神经网络对阻尼力进行了辨识。建立带有磁流变阻尼器的机床滚珠丝杠进给系统单自由度振动模型,基于Runge-Kutta法计算了系统的动态响应。通过数值计算发现:阻尼器输入电流由零逐渐增大时,系统能够快速趋向于稳定;由幅频曲线可以看出,磁流变阻尼器抑制滚珠丝杠进给系统的振动是可行的。最后试验验证了磁流变阻尼器能够很好地抑制滚珠丝杠进给系统的振动。

基于压电叠堆的智能风洞尾支杆结构主动抑振PD参数整定

验证飞行器气动性能往往需要进行风洞全模试验,尾支杆支撑结构设计简单、拆装便捷、对试验流场干扰低,因此全尺寸模型普遍采用尾支杆支撑形式。但其支撑刚度低、结构阻尼小,容易引发支杆-模型系统的振动。本文基于压电叠堆设计了集成于尾支杆根部的智能主动抑振结构,应用改进粒子群算法对工程上常用的比例微分(PD)控制方法进行了整定优化,改善了其参数整定所需时间长、整定效率不高的问题。控制仿真及试验结果表明,采用基于改进粒子群算法的PD控制器可降低振动信号振幅最大值为52%,缩短99.48%的调整时间,抑振效果明显,能够为风洞尾支杆主动控制提供理论及实践参考。

基于压电驱动器的风洞全模试验主动抑振研究进展

风洞全模试验是验证飞行器气动性能的重要试验。悬臂支杆作为该类型试验中最普遍采用的支撑方式,具有结构简单、安装方便、支撑干扰低等优点,但也存在支撑刚度低、结构阻尼小等特征,导致易出现模型支撑系统的振动。在大型风洞和低温风洞中此现象发生得尤为频繁,甚至中断吹风过程。针对该问题,首先对风洞全模测力试验振动问题的历史发展及传统振动抑制方法进行回顾,接着对风洞全模测力试验的振动问题进行分析,然后介绍了国内外的基于压电的各类抑振原理及抑振结构型式,并对主动抑振算法的研究进行了综述,最后总结了抑振系统对气动系数的影响,并讨论了攻角扩展的相关结果。

低速风洞试验模型主动抑振系统设计与验证

开展飞行器风洞试验时,通常会出现模型振动情况,飞行器模型的振动会降低试验测量结果的精准度,在临界迎角状态时尤为严重,有时甚至会危害试验模型和设备的安全。为了提高试验质量,保障试验安全,应采取措施控制风洞试验中模型的振动,主动减振技术相较于被动减振技术适应性更强,可以满足风洞工况多变情况下模型减振需要。本文研究一套适用于低速风洞尾撑试验的基于压电陶瓷的主动减振系统,通过在支杆根部合理布置压电陶瓷作动器,将压电陶瓷的轴向运动转变成支杆的俯仰振动,以模型上振动加速度信号作为反馈,采用自适应内模反馈系统进行振动控制,并搭建地面模拟台进行了验证,试验结果表明本系统取得了良好的抑振效果。

基于压电复合纤维(MFC)的太阳翼帆板振动主动抑制

航天器在太空中使用的俘能设备,基本上都是太阳能电池阵,虽然样式结构有所不同,但是基本都为板形结构。太空中的模态阻尼小,如果不采取措施对其振动进行抑制一旦受到某种激励力的作用,这些板形结构的小幅度振动要延续很长时间,这将会影响航天器正常工作。本课题主要研究的是太阳翼帆板的振动主动抑制。首先通过动力学建模确定了太阳翼帆板抑振系统的整体动力学方程,并利用hyperworks得到模型的振动各阶模态,再通过Labview编写反馈控制程序,设置PID调节参数,最后搭建实验模型,安装传感器/致动器,通过实际测试振动曲线和仿真进行对比,参考仿真控制参数,设置实际控制参数,对比仿真和实验的振动抑制效果。通过仿真和实验对比,可以看出,主动抑振系统能有效的抑制帆板的振动,特别是对帆板的微幅振动抑制效果明显。

航空发动机转子振动主动控制系统的综合设计

针对航空发动机转子振动控制的主要目的，将控制力分成三个分量，分别用于调整临界转速、抵消不平衡量、提供主动阻尼，并对各分量独立设计其最优控制律，然后对线性转子系统实施综合控制．仿真结果表明，控制力如此分工是合理可行的，综合控制的抑振效果十分显著。

基于压电陶瓷的柔性机械臂振动主动控制最优位置的设计

首先,基于弹性力学理论建立了主动抑振系统的动力学模型,并对其前三阶振型进行了数值仿真分析;其次,根据三阶振型曲线及仿真分析,确定了PZT传感器和驱动器的粘贴位置;最后,基于NI虚拟仪器搭建了抑振效果测试平台.实验测试结果显示,柔性机械臂在一阶固有频率下振动时根部抑振效果最佳,抑振率为44.51%,该实验为后续柔性臂在二阶、三阶固有频率下抑振方案的有效性分析与验证提供了良好的基础.

高空悬缆振动的主动控制研究

长悬缆常用于大型建筑、机械的结构中,但其振动难于控制。该文以建筑用的高空作业平台为例,建立了高空悬缆在激励状态下的具体的动力学模型。利用BP神经网络对模糊控制规则记忆,设计了模糊神经网络控制系统。并对高空悬缆在该抑振方法下的振动进行simulink仿真以检验抑振效果。进一步进行了试验测试。结果显示,仿真中悬缆的振幅被削减了约72.4%,试验中悬缆的振幅被削减了约70%。两者结果基本一致,表明该抑振方法对高空悬缆具有有明显的抑振效果。

一种考虑跟随误差的S形轨迹残余振动抑制可靠性分析方法

S形抑振轨迹规划方法因其高效便捷广泛用于柔性伺服系统残余振动抑制,实际抑振效果会受到伺服跟随误差的影响。基于区间过程模型,提出一种考虑跟随误差的伺服系统残余振动抑制可靠性分析方法。首先建立电机动子位移跟随误差的不确定程度到柔性末端振动响应区间的映射模型,为度量残余振动抑制的可靠性,分别提出残余振动能量抑制及振动抑制鲁棒性的可靠度评估模型。最后结合工程算例验证该方法的有效性,并量化位移跟随误差平稳区间过程特征参数(半径函数与自相关函数)对可靠度指标的影响程度。该可靠性分析方法为考虑跟随误差的柔性伺服系统残余振动抑制效果评估提供理论支撑。

用于空腔振荡控制的压电激励器设计与试验

空腔流激振荡在航空领域比较常见,它会产生巨大噪声,危害结构安全,影响有效载荷投放。基于压电激励器的主动控制方法是抑制空腔振荡的有效措施之一。通过对压电激励器的结构和加载方式进行分析,基于压电方程和材料力学理论,获得了压电激励器的准静态响应位移模型和固有频率模型,并对压电激励器进行了优化设计。通过搭建试验平台,对压电激励器的特性进行试验。采用PID控制器进行了压电激励器的主动振动抑制试验,结果表明,设计的压电激励器性能优良,可较好地抑制振动。

全柔性杆空间机械臂动力学与运动L_2增益抗扰鲁棒反演控制

讨论了全柔性杆空间机械臂系统动力学、运动L_2增益抗扰鲁棒反演控制。结合拉格朗日方法、动量守恒关系和假设模态法对系统进行动力学分析,获得了系统的动力学方程。基于系统双时标模型,采用奇异摄动法,将系统降阶分解为两个子系统:描述关节刚性运动的慢变子系统,描述柔性杆振动的快变子系统。为慢变子系统设计了对外部有界干扰具有抑制作用的鲁棒反演控制器,使外部有界干扰对系统性能输出的L_2增益小于给定值;基于线性系统最优控制理论实现了快变子系统的控制,以抑制由臂杆柔性引起的振动。数值仿真说明了所设计混合控制器的可行性和有效性。

中性线修正型变截面梁类构件压电控制

传统绝对节点坐标法(absolute nodal coordinate formulation, ANCF)在变截面梁类构件建模过程中常以几何中位线等效构造单元中性线,难以对变截面单元位移场状态进行精确描述.为解决此类问题,本文以中细型变截面梁类构件为研究对象,深入考虑变截面结构几何因素及复合材料属性对变截面梁类构件中性线位置所产生的偏差影响,建立修正型变截面梁单元位移场描述方法.并进一步结合负应变率压电控制策略,通过传感型及作动型压电片提出变截面梁类构件在空间热载荷作用下的ANCF主动抑振抑变控制方法.同时,以变截面太阳帆桅杆在轨实际运行状态为算例,通过所述方法分析验证了模型在动力学参数预测过程中的准确性及精确性,并深入探究变截面梁类构件在不同压电安装策略下的动态行为参数演化规律.据其分析结果可知,ANCF主动抑振抑变控制方法随作动型压电片与传感型压电片之间安装距离的增加,其控制同步性将会降低;且在一定程度内提高增益调节系数可加强控制系统的稳定性及灵敏性,但该参数一旦发生超调亦会激励变截面梁类构件产生非稳定性振动.

基座、臂杆全弹性空间机器人的递归CMACNN控制

探讨了基座、臂杆全弹性影响下的漂浮基空间机器人系统的轨迹跟踪问题。将弹性基座与臂杆间的连接视为线性弹簧,推导出系统的动力学模型,并将其视为双时间尺度系统。对于慢变子系统,针对刚性运动的轨迹跟踪问题,利用递归CMAC神经网络(CMACNN)具有动态特性的优点,逼近动力学方程不确定项,设计递归CMAC神经网络控制方案,提高了跟踪性能;对于快变子系统,针对弹性基座与两柔性杆的振动,采用线性二次型最优控制抑振。仿真验证了此复合控制方法的有效性。

基座与臂杆全弹性空间机器人的有限时间控制

探讨了基座、臂杆全弹性影响下,基于有限时间的漂浮基空间机器人系统轨迹跟踪以及柔性抑振问题.由于弹性基座与两柔性杆之间存在多重动力学耦合关系,此系统为高度非线性系统.将弹性基座与臂杆间的连接视为线性弹簧,利用拉格朗日第二类方程并结合假设模态法,推导出该系统的动力学模型;应用奇异摄动理论的两种时间尺度假设,将系统分解为表示刚性运动的慢变子系统和表示基座弹性、双柔杆振动的快变子系统.针对慢变子系统,设计了一种基于名义模型的有限时间控制器,保证完成刚性期望轨迹跟踪.设计的积分式滑模面具有有限时间收敛特性,比传统渐近收敛控制方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性;对于快变子系统,采用线性二次型最优控制同时抑制弹性基座与两柔性杆的振动.Lyapunov理论证明了所提控制算法能使跟踪误差在有限时间内收敛到原点.仿真验证了控制方法的有效性.